主持人：香港電台公共事務組
17/01/2026 - 精神科藥物的劃時代突破
嘉賓：香港大學精神醫學系系主任張頴宗
「我是張頴宗醫生，本身是香港大學精神醫學系主任和臨床副教授，亦是瑪麗醫院早期思覺失調小組榮譽顧問醫生。我的臨床工作和研究範疇，都是在早期思覺失調和鬱躁症的臨床進展和治療效果。」
在精神醫學的研究範疇，張教授認為，其中一個挑戰，就是收集數據。
「醫學研究涵蓋多種數據類型，其中一項非常重要的數據來源，是通過親自詢問患者的症狀、評估其生活功能、進行認知功能測試或腦部掃描等方式。這個過程可謂『粒粒皆辛苦』，因為並非每位患者都能清晰地描述自身症狀。其次，評估過程本身也相當耗時，即使較短的評估也需約一小時，有時甚至更長，而患者未必都有足夠時間配合完成，但我們也不能夠只完成少數個案。需要積累足夠數量的案例，在臨床分析或統計學上才可獲得具效力的結果。因此，我將此過程形容為『揼石仔』。」
我曾需要尋找一些較為罕見且難以招募的臨床個案，即屬於「臨床高危」狀態但尚未正式病發的思覺失調患者。這些潛在個案可能散佈於瑪麗醫院、其他醫院的診所，甚至非政府組織（NGO）等不同場所。我們無法安逸地坐在辦公室等待患者上門，而必須主動出擊。我曾親自駕車，如同『送外賣』般，從瑪麗醫院穿梭至香港不同地區的診所，與潛在個案會面，進行初步評估，確認他們的病況，再逐步安排更詳細的檢查。在這個過程中，試過『食白果』，有試過患者在過程中途覺得太辛苦，並非每次嘗試都能成功，正因如此，每一個能最終貢獻數據的個案都顯得難能可貴。」
放眼未來，精神醫學的其中一個發展趨勢，甚或是一個劃時代的轉變，就是出現新藥物。
「思覺失調在1950年代被偶然發現，而其治療以針對多巴胺受體的藥物特別有效。然而，這些藥物存在一定副作用，且對相當比例的患者效果不太明顯或無效。從1950年代至今，儘管有新藥問世，也萬變不離其宗，原理都是圍繞多巴胺。但近年來，美國等地出現了新的研究方向，不再以多巴胺這一神經傳導物質作重點，以一種新的傳導物質，即是膽鹼能系統（cholinergic system），據初步數據顯示，其副作用相對較少，對認知功能的改善效果也相當不錯。如果這類藥物最終能成功研發，將成為一個劃時代的突破。在經過六、七十年後，精神科藥物領域終於迎來重大的進展，患者有更多機會接受不同藥物，這將是個短期的發展趨勢。」
在科研路上奮鬥，張教授寄語同路人，需要先付出耐性。
「在研究的過程中，是有一種『延遲滿足』，我們往往是一直『揼石仔』，『摸著石頭過河』，從構思到執行，再到獲得結果，往往數以年計的時間，甚至更久。因此，寄語大家在一同奮鬥的過程中，要有足夠的耐性，一步步慢慢地做，急不得。
此外，我時常想起邱吉爾的一句話：「成功不是終點，失敗並非致命，重要的是繼續前進的勇氣。」（success is not final, failure is not fatal，but the courage
to continue that counts）我認為這與我們的研究工作—無論是在實驗室進行「濕實驗」（wet lab），還是與患者面對面的「乾實驗」（dry lab）也相同。我們取得的成果往往是階段性的，即使是最嶄新的發現，也常會引起一連串新的問題。因此，這一刻階段性的成功並非終點，而失敗更是常態。最關鍵是繼續，你肯繼續，便有新發現的希望，並非因為看見希望才繼續。在過程中，我們常會不知自己處於哪個階段，或還需多久才能見到成果。因此，我們有時需要互相勉勵，與同仁、同事之間相互勉勵，這是我小小的點滴寄語。」
主持人：香港電台公共事務組
嘉賓：科技大學綜合系統與設計學部教授崔志英
「我是崔志英，目前是科技大學綜合系統與設計和電子電機工程系的教授。我的研究方向主要集中在晶片設計和嵌入系統的設計。」
崔志英教授解釋，體積細小、高效能的晶片，正不斷推動人工智能技術，影響著世界的科研發展。
「過去三十年，有幾個非常重要的技術發展，使我們得以擁有今天的世界，特別是人工智能、互聯網和流動世界，有幾個關鍵，其中一個是大數據，第二個是晶片的半導體和微電子技術的迅速發展。使用體積很小，或很便宜，且耗電量低的晶片，能做到大量的運算。以前需要一間房子大小的超級電腦才能完成的，現在也不及一部手機運作得快。這就產生了很多我們以前無法想像的應用，包括三十年前無法想像的手提電話，漸漸就是近年來非常熱門的人工智能。
人工智能之所以能做到這麼多，是因為它需要大量的計算。因此，這些晶片可以將人工智能的訓練和推理達到極致。在未來幾年，尤其是我們看到人工智能的應用愈來愈多，不僅僅局限於數據中心，還會更多地應用於邊緣計算，包括電腦、日常傳感器，甚至人體內部。未來五年至十年，會看到很多人工智能應用在這些地方。如何應用在身體內，高效能的人工智能晶片設計是非常重要的。這些都影響我們過去三十年的發展，也將影響未來三十年的發展。」
在晶片設計領域鑽研多年，崔志英教授又如何預視未來人工智能的可能性呢？
「近幾年，大模型、大語言模型變得非常流行。人工智能的應用範圍愈來愈廣泛，以幾何級數發展，今個月比上個月又多了很多新事物。我們需要看到的是，這種發展會愈來愈快，應用範圍也會愈來愈廣。不僅僅是在手機上對話，或者生成新的短片，更多是應用於具身智能（Embodied AI），包括機械人和人體內部。在自動駕駛汽車中的應用，我相信很快會實現，並且很快就會被廣泛使用。但我認為未來十年，會在機械人方面看到更多的發展，或者與人體內部相關的應用，這會是一大趨勢。」
要在科研路上取得成果，崔志英教授認為，關鍵是依隨內心真正的興趣。
「我認為最重要的是忠於自己，你覺得那是真正感興趣的領域，不要怕艱辛，不要怕付出更多去鑽研，不要因為某個領域很熱門，你就去做，而那未必是你自己有興趣的事情。反而你應該選擇你自己感興趣的，並且願意投入，願意付出時間去做科研的話，你一定有成果。
另一方面，也要嘗試踏出自己的舒適區，嘗試新的事物，不要一直做同樣的事情，這非常重要。作為科學家，最重要的不是研究出來的成果，而是找到最值得解決，並且是你覺得最有興趣去解決的問題，這是非常重要的事情。」
